YÜKSEKÖĞRETİM ARAŞTIRMACILARI – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti
YÜKSEKÖĞRETİM ARAŞTIRMACILARI
Sosyal bilim araştırmaları genellikle zaman içindeki değişim veya eksikliği ile ilgilenir. Değişimi, gözlemlenebilir bir koşuldan diğerine bireysel, örgütsel veya yönetimsel hareket olarak ifade edersek, teoriyi test etmedeki doğal adım, bu tür faaliyetlerin analizine izin veren ampirik teknikleri gerektirir.
Çoğu zaman, bu geçişler nitelikseldir ve hız ve kütle gibi kavramlarla aynı kesinlikte ölçülemezler; bununla birlikte, ölçümde kesinliğin olmaması, araştırmacıları yöntemde kesinlik peşinde koşmaktan mazur göstermemelidir.
Değişimi anlamak, geleneksel olarak nitel olarak düşünülen çeşitli yöntemlere işaret ederken (örneğin, doküman analizi, gözlem, görüşmeler ve benzeri), gözlemlerin sayısı çarpıcı biçimde arttığından araştırmacılar, yalnızca kolaylık sağlamak için de olsa nicel yöntemlere dönebilir.
Yani, daha fazla boylamsal veri mevcut hale geldikçe, onları nitel yaklaşımlarla birleştirmenin lojistik zorluğu önemli ölçüde büyüyor. Zaman içindeki politika değişikliklerini inceleyen kendi araştırmamda, belge analizinin ilk adımı, onlarca yıl boyunca düzinelerce hükümetten yüzlerce gözlem sağlayabilir.
Bu durum olağandışı değildir ve verileri bu ölçekte nicel olarak analiz etmek, bulguların uygulanabilirliğinin genişliğine işaret ederek nitel araştırmanın derinliğini tamamlayabilir.
Bu bölüm, birimlerin zaman içinde bir durumdan diğerine geçtiği verileri analiz etmek için tasarlanmış olay geçmişi analizi (EHA) olarak bilinen bir tekniğe odaklanmaktadır. Kavramları, istatistiksel jargonu, veri yapısını ve sonuçları açıklamak ve örneklemek için, Amerikan eyaletlerinin yüksek öğretim sistemlerinde yönetişim reformlarını benimsemelerini inceleyen bir EHA uygulaması sunuyorum. Bağlamsal amaçlar için bir miktar arka plan sağlanmış olsa da, bu cildin ruhuna uygun olarak yöntemlere odaklanıyorum.
Bu çalışmanın arkasındaki kavramların ayrıntılı bir açıklaması için, okuyucuları Amerikan yönetişim bağlamının ayrıntılı bir şekilde anlaşılması için Hearn ve McLendon’a yönlendiriyorum.
EHA genellikle tek bir istatistiksel tahminci olarak anılsa da, bu yanlıştır ve daha doğru bir anlayış, bir regresyon benzeri teknikler ailesidir. Teknikler son çeyrek yüzyılda farklı alanlarda ve disiplinlerde çoğaldıkça, bu farklı bilimsel arenalara özgü gelenekleri ve endişeleri yansıtan isimler kazandılar.
İlk olarak sağkalım analizi olarak geliştirilen bu isim, halen biyoistatistik ve epidemiyoloji alanlarında kullanılmakta ve daha sonra tanıtılacak olan EHA’nın hastalıklı terminolojisinin kaynağıdır. Alternatif olarak, tahmin ediciler grubu, mühendislikte başarısızlık zamanı modelleri veya güvenilirlik analizi olarak bilinir.
Ayrımlar önemsizdir, çünkü tüm olay geçmişi metodolojisi biçimleri, belirli bir ikili sonucun meydana gelme olasılığı ve zamanlaması hakkında tahminler sağlamakla ilgilenir. Bu nedenle, bu yöntemler, biyolojik, mekanik veya sosyal olsun, dinamik değişim süreçlerini incelemek için idealdir.
EHA özellikle (1) bağımlı ikili sonuçlara odaklanan (örneğin, belirli bir bireyin, organizasyonun veya hükümetin belirli bir şekilde davranıp davranmadığı veya bir olayı deneyimleyip deneyimlemediği) ve (2) modellemelerine dahil olan çalışmalar için çok uygundur. Böyle bir olayın meydana gelmesine kadar geçen süre hakkında bilgi vardır.
Resmi olarak ifade edildiğinde, EHA, bir olayın (t-1) önceki zaman diliminde meydana gelmediği göz önüne alındığında, belirli bir t zamanında meydana gelme olasılığını açıklayabilir. EHA, zamanı bu şekilde dahil ederek, kişinin “Bir olayın meydana gelme olasılığı nedir?” sorusunun yeniden çerçevelenmesine izin verir. bunun yerine, “Bir olayın belirli bir zamanda meydana gelme olasılığı nedir?”
YÖK
Yükseköğretim Dergisi
YÖK Akademik
Yok Dergi Listesi
Tez YÖK
YÖK Tez Merkezi
Ulusal Tez Merkezi
YÖKSİS
Sonuçları daha rafine bir şekilde modellemenin ötesinde, EHA ayrıca bağımsız değişken türleri için de avantajlı olduğunu kanıtlıyor. Spesifik olarak, “denklemin sağ tarafındaki” bu parçaların, bir değişkenin belirli seviyelerindeki bir kaymanın belirli bir sonuçla nasıl ilişkili olduğunu modellemede zaman içinde değişmesine de izin verir.
Bunu genişleterek, birçok EHA tahmincisi, değişkenlerin etkisinin veya etkisinin zaman içinde nasıl değişebileceğine ilişkin varsayımları içerir. Bunu daha sonra tartışıp bir örnek sunsam da, bu matematiksel temelli varsayıma özel önem veren çalışmalar da teoriye katkıda bulunabilir ve değişimin arkasındaki mekanizmalara dair yeni bir anlayışa işaret edebilir.
Yüksek öğretim araştırmaları alanında, bu teknikler en sık iki şekilde kullanılır: (1) tipik olarak okulu bırakma/mezuniyet yoluyla öğrenci çıktılarını modellemek ve (2) politikaların benimsenmesini özel olarak incelemek gerekir.
EHA kullanarak öğrenci davranışını çevreleyen çalışma, büyük ölçüde mikroekonomi alanından alınmıştır. DesJardins, Ahlburg ve McCall’dan oluşan üretken ekip tarafından yönetilen; bu araştırma türü, öğrenci özellikleri ile lise sonrası derecelerin başarıyla tamamlanması (veya tamamlanmaması) arasındaki ilişkiye yeni bir bakış açısı kazandırdı.
Özellikle, ırk ve eğitim sonuçları gibi özellikler arasındaki dinamik ilişkilere işaret ederek, bu etkilerin zaman içinde değişebileceğine dair kanıtlar sunmuşlardır.
Diğerleri, zaman içinde hükümetler tarafından politika benimsenmesine ilişkin teorileri test etmek için siyaset bilimi ve yüksek öğrenim alanlarından ortaklaşa yararlandı.
Teorik ve metodolojik olarak, bu çalışma, EHA’yı eyalet hükümetlerinin politika davranışlarını modellemede ilk uygulayanların öncü çabalarından, daha sonra sosyal bilimciler bu model sınıfına daha aşina hale geldikçe genişletilecek ve rafine edilecek çabalardan kaynaklanmaktadır.
Bir insanın yaşamı boyunca ölüm olasılığı değiştikçe, devlet hükümetlerinin (veya herhangi bir devlet kurumunun) yeni bir politika benimseme olasılığı, politika soluklaştıkça ve azaldıkça, sorunlara yeni çözümler ortaya çıktıkça veya devletler bu çözümlere göre değişebilir. belirli temel koşullarda değişiklikler yaşarlar.
EHA, bazı birimlerin (bu bölümün örneğinde, Amerikan eyaletlerinin) belirli bir olayı deneyimlemeden (bizim durumumuzda, belirli bir lise sonrası politikayı benimsemeden) belirli bir “olma halinde” harcadıkları süreye odaklandığından, teknoloji- nique, bağımsız değişkenlerin değerlerindeki varyasyonun o olayın meydana gelmesini nasıl etkilediğini incelemeye izin verir.
Bu bağlamda, EHA, liyakate dayalı performans finansmanı, büyük devlet veri sistemleri yeni yönetim biçimleri ve bilime dayalı ekonomik kalkınma hedefleriyle kesişen politikalar da dahil olmak üzere Amerikan eyaletlerinin birçok politika benimsemesini incelemek için kullanılmıştır.
EHA, araştırmacılar zaman içinde meydana gelen ayrık olaylarla (bir durumdan diğerine değişiklikler) ilgilendiklerinde optimaldir. Alternatif olarak ikili veya ikili sonuçlar olarak adlandırılan ayrık sonuçlar, tipik olarak sonuç olmadığında sıfır ve gerçekleştiğinde bir olarak kodlanır.
Birçok okuyucu muhtemelen logit (lojistik regresyon olarak da bilinir) veya probit modelleri, bu tür verilere uygulanan kesitsel yaklaşımlara aşinadır. Geçmişte araştırmacılar logit/probit modellerinin zaman içindeki uzantılarına EHA olarak atıfta bulunurken, yöntemler geliştikçe birçok araştırmacı, teorik anlayışlarını daha doğru bir şekilde yansıtan problemi çözmenin daha zarif yollarına yöneldi.
Nicel metodoloji genellikle jargonla doldurulurken, EHA’da ortalama teknikten çok daha özel ve kafa karıştırıcı terimler bulunur. Ek olarak, bu modelleme için gereken veri yapısını anlamak da yararlıdır. Bir kişinin araştırmasında bir EHA modeli kullanmanın arkasındaki emeğin çoğu, analizlerin kaynaklanacağı veri setini doğru bir şekilde oluşturmaktır.